Laura Moritz, Riccardo Spada, Jens Rommel, Tobias Dalhaus, Simone Cerroni*

Il settore agricolo è caratterizzato da una pluralità di scelte che comportano margini di rischio; tra queste, la gestione dei fertilizzanti rappresenta senza dubbio una delle variabili più critiche. Quando si interviene con la fertilizzazione, non vi è alcuna certezza sul rendimento effettivo che sarà possibile conseguire alla raccolta. Eventi climatici, patogeni e altri fattori possono incidere negativamente sulla produzione finale. Inoltre, se gli agricoltori applicano quantitivi insufficienti di fertilizzante, le rese possono risultare subottimali. Per contro, un uso eccessivo di fertilizzanti può comportare perdite economiche e danni ambientali. La teoria economica classica presuppone che gli agricoltori determinino il dosaggio dei concimi attraverso un bilanciamento tra costi e benefici, in un’ottica di massimizzazione del profitto, ponderando il rischio intrinseco e la propensione al rischio.

In un recente articolo pubblicato sul Journal of Behavioral and Experimental Economics, presentiamo un quadro concettuale e una rassegna sistematica della letteratura volti ad analizzare come i fattori comportamentali influiscano sull’impiego di fertilizzanti azotati sintetici. Lo studio esamina in particolare i processi decisionali degli agricoltori nei paesi ad alto reddito in condizioni di rischio e incertezza. All’interno del quadro concettuale, delineiamo le principali scelte relative all’impiego dei fertilizzanti, identificando le fonti di incertezza, le teorie comportamentali più idonee a modellizzare tali processi decisionali e le relative determinanti comportamentali. Ad esempio, gli agricoltori operano spesso in assenza di una conoscenza perfetta della frequenza degli eventi avversi o delle fluttuazioni dei prezzi nel periodo intercorrente tra la concimazione e il raccolto. In tale contesto, essi tendono a formulare probabilità soggettive che orientano le proprie scelte. Tali percezioni sono spesso soggette a distorsioni cognitive: si osserva, infatti, una tendenza a sovrastimare gli eventi rari e a sottostimare quelli maggiormente frequenti. Inoltre, i produttori mostrano spesso una spiccata avversione alle perdite, preferendo la prevenzione del danno alla massimizzazione dei ricavi, o applicando tassi di sconto temporale estremamente elevati nel valutare gli esiti futuri. Queste determinanti comportamentali dovrebbero essere prese in considerazione nella modellizzazione delle decisioni inerenti all’uso dei fertilizzanti. Le teorie che incorporano tali fattori includono le reference-dependent theories (teorie dipendenti dal riferimento), come la rank-dependent utility theory (Quiggin, 1982), la cumulative prospect theory (Tversky & Kahneman, 1992), la reference-dependent utility theory (Kőszegi e Rabin, 2006; 2007), la subjective expected utility theory (Savage, 1954), la smooth ambiguity theory (Klibanoff et al., 2005), e la alpha expected utility theory (Ghirardato et al., 2004).

Dalla nostra rassegnazione e revisione della letteratura emergono quattro principali risultati, spunti di riflessione che possono orientare la ricerca futura in questo ambito. In primo luogo, la maggior parte degli studi si concentra su un solo fattore comportamentale: l’attitudine degli agricoltori al rischio. Solitamente la ricerca si limita a studiare come l’atteggiamento verso il rischio influenzi l’uso dei fertilizzanti, assumendo una massimizzazione dell’utilità attesa. Altre determinanti comportamentali, tuttavia, restano in gran parte trascurate.

Inoltre, la letteratura spesso non indaga come l’utilizzo di fertilizzanti devia da un’applicazione ottimale. Sorprendentemente, un numero limitato di studi affronta domande come: Stanno utilizzando troppo fertilizzante? Ne stanno utilizzando troppo poco? Lo applicano troppo presto o troppo tardi nella stagione? e i risultati sono spesso incoerenti.

Altresì, l’uso dei fertilizzanti viene solitamente analizzato in modo isolato, sebbene gli agricoltori assumano tali decisioni all’interno di un sistema di scelte interconnesse. Ad esempio, un produttore fortemente avverso al rischio potrebbe non solo ridurre l’impiego di fertilizzanti, ma anche optare per colture meno esigenti in termini di azoto, intensificare le rotazioni colturali o evitare lavorazioni profonde del terreno. Trascurare queste interdipendenze rischia di condurre a conclusioni fuorvianti. Infine, emerge un limitato dialogo tra i vari ambiti di ricerca: i modelli teorici avanzati raramente si intrecciano con le analisi empiriche e sperimentali condotte sul campo. Di conseguenza, molte evidenze potenzialmente utili per comprendere il comportamento degli agricoltori restano isolate, impedendo una sintesi efficace dei risultati.

In sintesi, i futuri filoni di ricerca dovranno andare oltre il semplice studio dell’attitudine al rischio, includendo una varietà di fattori comportamentali finora trascurati. È necessario analizzare l’uso dei fertilizzanti considerando l’incertezza e le variabili psicologiche a essa correlate, inserendo tali decisioni nel quadro più vasto delle pratiche gestionali e riconoscendone l’interconnessione sistemica. Infine, emerge l’urgenza di una sintesi più efficace tra la ricerca comportamentale empirica e la modellizzazione economica

Con l’analisi di questi limiti, l’obiettivo è favorire lo sviluppo di studi più rigorosi e rilevanti per le decisioni politiche di settore. Queste riflessioni guidano inoltre il nostro contributo all’interno del progetto AgEnRes, che prevede la raccolta di dati empirici sulla propensione al rischio e all’ambiguità degli agricoltori europei, correlandoli alle loro effettive pratiche di fertilizzazione.

Pubblicazione:

Moritz, L., Spada, R., Rommel, J., Dalhaus, T., & Cerroni, S. (2026). Risk preferences and other (ignored) behavioral factors in fertilizer management decisions: A systematic literature review. Journal of Behavioral and Experimental Economics, 102524. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214804326000169?via%3Dihub

* da parte di Laura Moritz, Simone Cerroni (Università di Trento), Riccardo Spada (Wageningen University and Research), Jens Rommel (Swedish University of Agricultural Sciences), Tobias Dalhaus (Wageningen University and Research, Rhine-Waal University of Applied Sciences). Contatti: laura.moritz@unitn.it; simone.cerroni@unitn.it   

Bibliografia:

Ghirardato, P., Maccheroni, F., & Marinacci, M. (2004). Differentiating ambiguity and ambiguity attitude. Journal of Economic Theory, 118(2), 133–173. https://doi.org/10.1016/j.jet.2003.12.004

Klibanoff, P., Marinacci, M., & Mukerji, S. (2005). A smooth model of decision making under ambiguity. Econometrica, 73(6), 1849–1892. https://doi.org/10.1111/j.1468-0262.2005.00640.x

Kőszegi, B., & Rabin, M. (2006). A model of reference-dependent preferences. The Quarterly Journal of Economics, 121(4), 1133–1165. https://doi.org/10.1093/qje/121.4.1133

Kőszegi, B., & Rabin, M. (2007). Reference-dependent risk attitudes. American Economic Review, 97(4), 1047–1073. https://doi.org/10.1257/aer.97.4.1047

Quiggin, J. (1982). A theory of anticipated utility. Journal of Economic Behavior & Organization, 3(4), 323-343. https://doi.org/10.1016/0167-2681(82)90008-7

Savage, L. (1954). The foundations of statistics. NY: Wiley.

Tversky, A., & Kahneman, D. (1992). Advances in prospect theory: Cumulative representation of uncertainty. Journal of Risk and Uncertainty, 5(4), 297–323. https://doi.org/10.1007/BF00122574